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概率与统计教案一、引言概率与统计是数学中重要的分支，其应用广泛，涵盖了许多领域。
本教案将介绍概率与统计的基本概念、原理和方法，旨在帮助学生掌握这一知识领域。
二、教学目标1. 理解概率与统计的基本概念和应用场景。
2. 掌握概率计算的方法和统计分析的步骤。
3. 培养学生的数学思维和问题解决能力。
三、教学内容1. 概率1.1 概率的基本概念- 样本空间和事件- 随机试验和随机事件- 定义域和取值1.2 概率的计算方法- 频率和古典概型- 条件概率- 乘法规则和加法规则1.3 概率应用- 排列与组合- 几何概型和几何概率- 概率分布和概率密度函数2. 统计2.1 统计的基本概念- 总体和样本- 参数和统计量- 数据类型和收集方法2.2 统计分析的步骤- 数据处理和整理- 描述统计和图表分析- 探索性数据分析- 推断统计和假设检验2.3 统计模型和回归分析- 回归方程和相关系数- 模型检验和预测四、教学方法1. 理论授课：通过讲解概率与统计的基本概念和方法来帮助学生建立基础知识框架。
2. 实例演练：通过真实案例和练习题，引导学生运用概率和统计方法解决问题。
3. 讨论交流：组织学生进行小组讨论和互动，促进彼此之间的学习和思考。
4. 实践应用：设计实践任务，让学生将概率和统计知识应用到实际问题中。
五、教学资源1. 教科书：提供概率与统计的基本理论和实例分析。
2. 计算工具：使用计算机软件或统计软件，如Excel、SPSS等，进行数据处理和分析。
六、教学评估1. 课堂表现：学生参与度、思维活跃度和合作交流能力。
2. 作业评定：作业的准确性、完整性和解题思路的合理性。
3. 考试评分：对学生对概率与统计知识的掌握程度进行综合评定。
七、教学拓展1. 概率与统计在现实生活中的应用：介绍概率与统计在金融、医学、环境科学等领域的具体应用案例。
2. 深入研究：鼓励学生继续深入学习概率与统计，探索更多高级知识和方法。
八、总结通过本教案的教学，学生将能够理解概率与统计的概念和原理，掌握概率计算和统计分析的方法，培养数学思维和问题解决能力。
高考数学概率与统计题型解析与答题技巧在高考数学中，概率与统计是一个重要的板块，它不仅考查学生的数学知识和技能，还培养学生的数据分析和推理能力。
对于很多同学来说，这部分内容既有一定的挑战性，又充满了得分的机会。
下面我们就来详细解析高考数学中概率与统计的常见题型以及相应的答题技巧。
一、概率题型1、古典概型古典概型是概率中最基础的题型之一。
它的特点是试验结果有限且等可能。
例如，从装有若干个红球和白球的袋子中摸球，计算摸到某种颜色球的概率。
答题技巧：首先，确定总的基本事件数和所求事件包含的基本事件数。
然后，利用古典概型的概率公式 P（A）＝所求事件包含的基本事件数÷总的基本事件数进行计算。
2、几何概型几何概型与古典概型不同，它的试验结果是无限的。
常见的有长度型、面积型、体积型几何概型。
比如，在一个区间内随机取一个数，求满足某个条件的概率。
答题技巧：对于几何概型，关键是要正确确定几何度量。
例如，长度型就计算长度，面积型就计算面积，体积型就计算体积。
然后，按照几何概型的概率公式 P（A）＝构成事件 A 的区域长度（面积或体积）÷试验的全部结果所构成的区域长度（面积或体积）进行求解。
3、条件概率条件概率是指在事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的概率。
题目中通常会给出一些条件，让我们计算在这些条件下的概率。
答题技巧：利用条件概率公式 P（A|B）＝ P（AB）÷P（B），先求出 P（AB）和 P（B），再计算条件概率。
4、相互独立事件与互斥事件相互独立事件是指一个事件的发生与否对另一个事件的发生概率没有影响；互斥事件则是指两个事件不能同时发生。
答题技巧：对于相互独立事件，它们同时发生的概率用乘法计算，即 P（AB）＝ P（A）×P（B）；对于互斥事件，它们至少有一个发生的概率用加法计算，即 P（A∪B）＝ P（A）＋ P（B）。
二、统计题型1、抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样。
概率与统计题型归纳总结在学习概率与统计的过程中，我们不可避免地要接触到各种各样的题型。
在这些题型中，有的看似简单却需要一定思考，有的则需要我们具备一定的数学基础。
本文将围绕这些题型展开，帮助大家更好地总结归纳概率与统计中的题型。
一、基本概率基本概率是概率学习中最基础的部分，要求我们计算某一事件发生的可能性，其公式为：P(A)=n(A)/n(S)。
其中，P(A)表示事件A发生的概率，n(A)表示事件A出现的次数，n(S)表示总体出现的次数。
二、条件概率条件概率是建立在基本概率之上的，要求我们在已知某一事件发生的情况下，计算其他事件发生的概率。
其公式为：P(A|B)=P(B∩A)/P(B)。
其中，P(A|B)表示在B发生的前提下，A发生的概率，P(B∩A)表示A与B同时发生的概率，P(B)表示B发生的概率。
三、贝叶斯定理贝叶斯定理是一种利用先验信息来更新后验概率的方法。
其公式为：P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。
其中，P(A)为先验概率，P(B|A)为A发生的情况下，B发生的概率，P(B)为后验概率。
四、独立事件独立事件是指两个或多个事件，其中任意一个事件的发生与其他事件的发生无关。
其公式为：P(A∩B)=P(A)P(B)。
其中，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B各自发生的概率，P(A∩B)表示A和B同时发生的概率。
五、全概率公式全概率公式是用来计算某一事件在多种情况下的概率的公式。
其公式为：P(A)=∑(i=1)^(n)P(A|B_i)P(B_i)。
其中，B_1,B_2...B_n是一组互不相交的事件，且它们包含了所有可能的情况。
P(A)表示事件A的概率，P(A|B_i)表示在B_i发生的前提下，A发生的概率，P(B_i)表示B_i 发生的概率。
六、随机变量随机变量是指某一随机事件在其过程中所反映的变量。
在统计学中，我们常常会用随机变量来描述概率分布。
常见的随机变量有离散随机变量和连续随机变量。
概率与统计知识点在我们的日常生活和许多学科领域中，概率与统计扮演着十分重要的角色。
从预测天气变化到评估投资风险，从医学研究到市场调研，概率与统计的应用无处不在。
接下来，让我们一起深入了解一些关键的概率与统计知识点。
一、概率的基本概念概率，简单来说，就是衡量某个事件发生可能性大小的数值。
它的取值范围在 0 到 1 之间。
如果一个事件完全不可能发生，其概率为 0；如果必然会发生，概率则为 1。
例如，投掷一枚均匀的硬币，正面朝上的概率是 05，因为硬币只有正反两面，且出现正面和反面的可能性是相等的。
概率的计算方法有多种。
对于等可能事件，我们可以通过事件所包含的基本结果数除以总的基本结果数来计算概率。
二、随机事件与样本空间随机事件是指在一定条件下，可能出现也可能不出现的事件。
而样本空间则是指某个随机试验中所有可能结果的集合。
比如，掷骰子这个随机试验，样本空间就是{1, 2, 3, 4, 5, 6}，而掷出奇数点这个事件就是一个随机事件。
三、条件概率条件概率是指在某个事件已经发生的条件下，另一个事件发生的概率。
举个例子，假设一个班级中，男生占 60%，女生占 40%。
男生中数学成绩优秀的比例为 70%，女生中数学成绩优秀的比例为 50%。
现在随机抽取一个学生，已知这个学生是男生，那么他数学成绩优秀的概率就是条件概率。
四、统计的基本概念统计主要是对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
数据可以分为分类数据（如性别、职业等）、顺序数据（如成绩的等级）和数值数据（如身高、体重等）。
五、数据的收集方法常见的数据收集方法有普查和抽样调查。
普查是对研究对象的全体进行调查，能得到全面准确的信息，但往往耗费大量的人力、物力和时间。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样时要保证样本的随机性和代表性，以提高推断的准确性。
六、数据的整理与图表展示收集到数据后，需要对其进行整理。
常用的图表有柱状图、折线图、饼图等。
概率与统计知识点总结一、概率的基本概念概率，简单来说，就是衡量某个事件发生可能性大小的一个数值。
比如抛硬币，正面朝上的概率是 05，意思是在大量重复抛硬币的实验中，正面朝上的次数大约占总次数的一半。
随机事件，就是在一定条件下，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件。
比如掷骰子得到的点数就是随机事件。
必然事件，就是在一定条件下必然会发生的事件。
比如太阳从东方升起，这就是必然事件。
不可能事件，就是在一定条件下不可能发生的事件。
比如在地球上，水往高处流就是不可能事件。
概率的取值范围在 0 到 1 之间。
0 表示事件不可能发生，1 表示事件必然发生。
二、古典概型古典概型是一种最简单、最基本的概率模型。
它具有两个特点：试验中所有可能出现的基本事件只有有限个；每个基本事件出现的可能性相等。
计算古典概型中事件 A 的概率公式为：P(A) ＝ A 包含的基本事件个数／基本事件的总数。
例如，一个袋子里有 5 个红球和 3 个白球，从中随机摸出一个球是红球的概率，基本事件总数是 8（5 个红球＋ 3 个白球），红球的个数是 5，所以摸到红球的概率就是 5/8。
三、几何概型与古典概型不同，几何概型中的基本事件个数是无限的。
比如在一个时间段内等可能地到达某一地点，或者在一个区域内等可能地取点。
几何概型的概率计算公式是：P(A) ＝构成事件 A 的区域长度（面积或体积）／试验的全部结果所构成的区域长度（面积或体积）。
举个例子，在区间0, 10中随机取一个数，这个数小于 5 的概率就是 5/10 ＝ 05。
四、条件概率条件概率是在已知某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。
记事件 A 在事件 B 发生的条件下发生的概率为 P(A|B)。
计算公式为：P(A|B) ＝ P(AB) ／ P(B) ，其中 P(AB) 表示事件 A 和事件 B 同时发生的概率。
比如说，已知今天下雨，明天也下雨的概率就是一个条件概率。
概率与统计的基础知识统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的学科。
概率是统计学的基础，它被用来描述和分析在不同情况下事件发生的可能性。
本文将介绍概率与统计的基础知识，包括概率的定义、概率的计算方法、统计的概念以及统计的应用。
一、概率的定义概率是描述事件发生可能性的数值，它介于0到1之间。
0表示事件不可能发生，1表示事件一定发生。
根据概率的定义，我们可以得出以下公式：P(A) = n(A) / n(S)其中，P(A)表示事件A发生的概率，n(A)表示事件A包含的有利结果的数量，n(S)表示样本空间中可能结果的总数。
二、概率的计算方法1. 经典概率经典概率又称为古典概率，适用于样本空间中所有可能结果都是等可能发生的情况。
在这种情况下，事件A发生的概率可以通过以下公式计算：P(A) = n(A) / n(S)2. 相对频率概率相对频率概率是通过实验的结果来估计概率的方法。
通过多次实验，统计事件A发生的次数，然后将次数除以总实验次数，即可得到相对频率概率。
3. 主观概率主观概率是个体主观判断下对事件发生概率的估计。
它是依据经验、直觉和专业知识来进行的估计。
三、统计的概念统计是利用数据进行推断、决策和预测的过程。
在统计学中，数据被分为两种类型：定性数据和定量数据。
1. 定性数据定性数据是用于描述某种特征或属性的数据。
它通常用文字或符号进行表示，如性别、颜色、态度等。
2. 定量数据定量数据是用于表示数量或度量的数据。
它通常用数字进行表示，如身高、体重、温度等。
统计中的两个重要概念是总体和样本。
总体是指研究对象的全体，而样本是指从总体中随机选取的一部分。
四、统计的应用统计学在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 生物统计学生物统计学是将统计学应用于生物学研究的领域。
它可以帮助研究人员分析生物实验数据、评估药物疗效以及研究遗传变异等。
2. 经济统计学经济统计学是将统计学应用于经济学研究的领域。
概率与统计基础知识概率与统计是数学的一个分支，是研究不确定性的科学。
概率论主要研究随机现象，统计学则通过采样和分析数据来推断总体特征。
今天，我们将介绍一些概率与统计的基础知识，包括概率的定义、常见的概率分布以及统计学中的一些基本概念。
一、概率的定义概率是描述一个随机事件发生可能性的数值。
常用的概率定义有频率定义、古典概型以及主观概率等。
频率定义是指根据统计实验的结果来计算概率，即事件发生的次数与试验总次数的比值。
古典概型是指事件的每种可能结果发生的概率相等。
主观概率则是基于主观判断和经验估计得出的概率。
二、常见的概率分布1. 均匀分布：均匀分布是概率分布中最简单的一种形式。
在一个区间内，每个数值的概率都是相等的。
例如，掷骰子的结果就是均匀分布。
2. 正态分布：正态分布也被称为高斯分布，它是自然界中非常常见的一种分布形式。
正态分布的特点是对称，其密度曲线呈钟形。
许多自然现象和统计数据都符合正态分布，如身高和成绩分布等。
3. 二项分布：二项分布适用于只有两个可能结果的独立重复实验。
例如，抛硬币的结果只有正面和反面两种可能，这时可以用二项分布来描述硬币正反面的概率。
4. 泊松分布：泊松分布用来描述单位时间或单位空间内事件发生的次数，如一天内接到的电话数量、某个时间段内停车场停车次数等。
三、统计学的基本概念1. 总体与样本：总体是指我们研究的对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
通过对样本的研究，我们可以推断总体的特征。
2. 参数与统计量：总体的特征可以用参数来表示，样本的特征则可以用统计量来估计。
例如，总体均值用μ表示，样本均值用x表示。
3. 抽样：抽样是指从总体中选择一定数量的个体作为样本的过程。
抽样是统计学中非常重要的一环，对样本的选择要具有代表性和随机性。
4. 假设检验：假设检验是统计学中用来推断总体特征的一种方法。
通过建立假设和进行显著性检验，我们可以判断某个结论是否具有统计学意义。
总结起来，概率与统计是研究随机现象的一门学科，它可以帮助我们了解事件发生的概率和推断总体特征。
概率与统计教案一、引言概率与统计是数学中的重要分支，它们在各个领域中都具有广泛的应用。
本教案将介绍概率与统计的基本概念、理论和应用，并以案例分析的方式进行教学。
二、教学目标1. 理解概率与统计的基本概念和原理；2. 掌握概率与统计的基本计算方法；3. 能够应用概率与统计的知识解决实际问题。
三、教学内容1. 概率部分1.1 基本概念1.1.1 随机事件1.1.2 样本空间与样本点1.1.3 事件的概率1.2 概率计算方法1.2.1 古典概型1.2.2 几何概型1.2.3 排列组合与概率1.3 条件概率与独立性1.3.1 条件概率的定义与计算1.3.2 事件的独立性1.4 随机变量与概率分布1.4.1 随机变量的定义与性质1.4.2 离散型随机变量与概率分布1.4.3 连续型随机变量与概率密度函数1.5 期望与方差1.5.1 期望的定义与性质1.5.2 方差的定义与性质2. 统计部分2.1 总体与样本2.1.1 总体的概念与性质2.1.2 样本的概念与性质2.2 统计量与抽样分布2.2.1 统计量的定义与性质2.2.2 样本均值的抽样分布2.3 参数估计2.3.1 点估计与区间估计2.3.2 极大似然估计2.4 假设检验2.4.1 假设检验的基本原理2.4.2 单样本均值的假设检验2.4.3 双样本均值的假设检验四、教学方法1. 讲授与演示相结合的教学法：通过讲解概率与统计的基本概念和原理，配合演示实例和案例分析，提高学生的理论理解能力和应用能力。
2. 实践操作教学法：以概率与统计的计算方法为主线，设计在线实验和小组讨论任务，培养学生的实际操作能力和团队合作意识。
3. 案例分析教学法：通过真实案例的引入，引导学生运用概率与统计的知识解决实际问题，提高学生的问题解决能力和应用能力。
五、教学评估1. 练习与作业：布置概率与统计的计算题和应用题，检测学生对知识点的理解和掌握程度。
2. 实验报告：要求学生在实践操作过程中撰写实验报告，评估学生的实际操作能力和科学写作能力。
概率与统计基本知识点总结概率与统计是一门应用广泛的数学学科，它研究的是随机现象的规律性和不确定性。
在现代社会中，概率与统计的应用无处不在，从金融领域的风险管理到医学研究中的药物试验，都离不开概率与统计的支持。
本文将带您逐步了解概率与统计的基本知识点。
1.什么是概率？概率是描述某个事件发生可能性的数字。
它的取值范围在0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定会发生。
概率可以通过实验、频率和主观判断等方式加以确定。
2.概率的计算概率的计算可以使用多种方法，包括古典概率、频率概率和主观概率。
古典概率是基于样本空间和事件发生的可能性的比值计算得出的。
频率概率是通过实验进行多次观察，统计事件发生的频率得出的。
主观概率是基于主观判断和经验估计得出的。
3.概率的性质概率具有一些重要的性质，包括互斥事件的概率和事件的补事件的概率。
互斥事件是指两个事件不能同时发生，其概率可以通过将两个事件发生的概率相加来计算。
事件的补事件是指事件不发生的情况，其概率可以通过1减去事件发生的概率来计算。
4.条件概率条件概率是指在已知某个条件下，事件发生的概率。
条件概率的计算可以使用贝叶斯定理。
贝叶斯定理是一种计算条件概率的方法，它可以通过已知的先验概率和观测到的证据来更新事件的概率。
5.独立事件独立事件是指两个事件之间没有相互影响的情况。
如果两个事件是独立的，那么它们的联合概率可以通过将它们的概率相乘来计算。
6.随机变量与概率分布随机变量是指取值不确定的变量。
概率分布是描述随机变量取值的可能性的函数。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
7.期望值与方差期望值是随机变量的平均值，它可以通过将随机变量的每个取值乘以相应的概率再求和得到。
方差是随机变量取值与其期望值之间的差距的平方的平均值。
8.统计推断统计推断是指通过对样本数据的观察和分析来推断总体特征的过程。
统计推断可以通过抽样和假设检验等方法来进行。
抽样是从总体中选取一部分样本进行观察和分析，假设检验是通过对样本数据进行统计分析，以确定总体特征是否存在显著差异。
概率与统计在现代科学和日常生活的许多方面，概率与统计扮演着核心的角色。
它们帮助我们理解随机现象，并为我们提供了决策和预测未来事件的工具。
本文将简要介绍概率和统计的基本概念及其在现实世界中的应用。
概率的基础概率是度量事件发生可能性的数学方式。
它通常表示为一个介于0到1之间的数，其中0表示事件不可能发生，1表示事件必然发生。
概率可以分为两类：经典概率和频率概率。
- 经典概率适用于结果数量已知且所有结果等可能的情况。
例如，掷一枚公平的六面骰子，得到任一面的概率是1/6。
- 频率概率基于长期观察或实验中某事件发生的频率。
例如，保险公司通过分析大量数据来估计某年龄段人群的死亡率。
统计的概念统计学是应用数学的一个分支，主要研究数据的收集、处理、分析、解释及其展示。
它帮助我们从数据中提取信息，做出推断和决策。
统计学分为描述性统计和推断性统计。
- 描述性统计涉及总结和描述数据集的特征，如平均数、中位数、众数和标准差等。
- 推断性统计则利用样本数据来推断总体的特性，包括假设检验、置信区间和回归分析等方法。
概率与统计的应用概率与统计的应用广泛，从科学研究到商业决策，再到日常生活的方方面面。
以下是一些具体的应用场景：- 医学研究：通过统计分析临床试验数据，评估药物的效果和安全性。
- 金融分析：使用概率模型预测市场走势，评估投资风险。
- 质量控制：在制造业中，统计方法用于监控生产过程，确保产品质量。
- 天气预报：结合历史数据和概率模型，提供天气变化的预测。
结论概率与统计不仅是数学领域的重要组成部分，也是我们理解和决策世界的强大工具。
通过学习和应用这些概念，我们可以更好地解释过去，预测未来，并在不确定性中做出明智的选择。
随着数据科学和人工智能的发展，概率与统计的重要性只会继续增长。
请注意，以上内容仅为概率与统计的入门级介绍，深入学习需要更多的实践和理论支持。
希望本文能为您打开探索这一迷人领域的大门。
中考概率与统计总结知识点概率与统计是数学的一个重要分支，也是生活中经常会用到的一种数学方法。
通过概率与统计的学习，我们可以更深入地了解生活中发生的事情，分析数据，做出合理的判断和预测。
在中考中，概率与统计是一个重要的考试内容，也是考查学生综合运用数学知识的重要环节。
下面我们来总结一下中考概率与统计的知识点。
一、概率1. 概率的基本概念概率是事件发生的可能性的大小。
常用P(A)表示事件A的概率。
概率的范围是[0,1]，表示事件发生的可能性从不可能到一定发生。
事件的互斥与对立事件，互斥事件指的是两个事件不能同时发生，对立事件指的是两个事件至少有一个发生。
事件的和与积，事件的和指的是两个事件中至少有一个发生的概率，事件的积指的是两个事件同时发生的概率。
2. 概率的计算概率的计算公式：P(A) = 事件A发生的次数 / 总的可能性次数。
概率的计算方法：古典概率、几何概率、统计概率。
古典概率指的是在有限个元素的样本空间中，每个基本事件发生的可能性相等。
几何概率指的是利用几何图形来计算概率。
统计概率指的是利用统计方法来计算概率。
3. 概率的应用事件的独立性、相关性：当一个事件的发生不受另一个事件的影响时，两个事件是独立的，否则是相关的。
事件的概率运算：事件的交、并、差。
二、统计1. 统计的基本概念统计是一种数据的搜集、整理、分析和解释的方法。
通过统计可以了解数据的分布规律、发现数据的特点、进行数据的预测和判断。
常见的统计量：均值、中位数、众数、标准差等。
2. 统计分布离散型数据与连续型数据：离散型数据指的是数据的取值是一个个的分散的，连续型数据指的是数据的取值是一段范围内的。
频数分布表：将数据按照一定的间隔划分成若干组，然后统计每一组中数据的个数。
频率分布表：将频数除以数据的总个数得到频率，用来表示数据在每一组中出现的概率。
3. 统计图表直方图：用来表示数据的频数分布。
折线图：用来表示数据的趋势变化。
饼图：用来表示各部分所占的比例。
概率统计每章知识点总结第一章：基本概念1.1 概率的概念1.2 随机变量及其分布1.3 大数定律和中心极限定理第一章主要介绍了概率统计的基本概念，包括概率的定义、随机变量的概念以及大数定律和中心极限定律。
概率是描述事物发生可能性的数学工具，是对随机事件发生规律的度量和描述。
随机变量是描述随机现象的数学模型，可以用来描述随机现象的特征和规律。
大数定律和中心极限定律则是概率统计中重要的两个定律，它们描述了大量独立随机变量的和的分布规律。
第二章：随机事件的概率计算2.1 古典概型2.2 几何概型2.3 等可能概型2.4 条件概率2.5 独立性第二章主要介绍了随机事件的概率计算方法，包括古典概型、几何概型、等可能概型、条件概率和独立性。
古典概型是指实验的样本空间是有限的且每个样本点的概率相等的情形，可以直接计算出随机事件的概率。
几何概型是指随机事件的概率与其所在的几何形状有关，需要通过几何方法来计算。
等可能概型是指实验的样本空间是有限的，但不同样本点的概率不一定相等，需要通过计算总体概率来计算随机事件的概率。
第三章：随机变量及其分布3.1 随机变量及其分布3.2 数学期望3.3 方差3.4 常用离散型随机变量的分布3.5 常用连续型随机变量的分布第三章主要介绍了随机变量及其分布的知识，包括随机变量的概念、数学期望、方差以及常用的离散型和连续型随机变量的分布。
随机变量是描述随机现象的数学模型，可以是离散型的也可以是连续性的。
数学期望和方差是描述随机变量分布特征的重要指标，它们能够描述随机变量的集中程度和离散程度。
离散型随机变量常用的分布包括伯努利分布、二项分布、泊松分布；连续型随机变量常用的分布包括均匀分布、正态分布、指数分布等。
第四章：多维随机变量及其分布4.1 二维随机变量4.2 多维随机变量4.3 边际分布4.4 条件分布4.5 独立性第四章主要介绍了多维随机变量及其分布的知识，包括二维随机变量、多维随机变量、边际分布、条件分布和独立性。
概率与统计基础在现代社会中，我们无时无刻不在接触各种各样的数据和信息。
这些数据和信息可能涉及到我们的日常生活、社会经济、科学研究等方方面面。
而概率与统计作为一门学科，正是帮助我们理解和解读这些数据和信息的重要工具。
本文将介绍概率与统计的基础概念和应用。
一、概率的基础概念1. 概率的定义：概率是描述某事件发生可能性的数值。
它以0到1之间的数值表示，0表示不可能发生，1表示肯定发生。
2. 事件的分类：事件可分为互斥事件和非互斥事件。
互斥事件指的是两个事件不能同时发生，非互斥事件指的是两个事件可以同时发生。
3. 概率计算方法：概率计算可以使用频率和古典概率两种方法。
频率概率是通过实验或观测来统计事件发生的次数，古典概率是通过计算事件发生的可能性来获得概率值。
二、概率的应用1. 随机事件：随机事件是指在特定条件下发生的事件，在实际生活中常常涉及到抽样、赌博、投资等方面。
概率的概念和计算方法可以帮助我们理解和预测这些事件的可能结果。
2. 概率分布：概率分布是指描述随机变量所有可能取值及其对应概率的函数。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布、指数分布等。
概率分布的应用范围非常广泛，如金融领域的股票价格变动分析、医学领域的疾病发病率研究等。
3. 统计推断：统计推断是指通过样本数据对总体参数进行估计或对总体做出推断的方法。
它包括点估计和区间估计两种方法。
统计推断在科学研究和社会调查中起着重要的作用，如对产品品质进行质量控制、对人口普查数据进行分析等。
三、统计的基础概念1. 总体与样本：总体是指所研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分数据。
统计学通过对样本数据的分析来对总体特征进行推断。
2. 描述统计学：描述统计学是对数据进行整理、汇总和描述的方法。
常见的描述统计学方法有频数分布、均值、中位数、标准差等。
3. 探索性数据分析：探索性数据分析是对数据进行初步探索和分析的方法，目的是发现数据背后的规律和潜在关系。
概率与统计概率论基础概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
它起源于赌博问题的研究，随着科学的发展，现在已广泛应用于各个领域，如物理、生物、经济、社会科学等。
概率的定义概率是用来描述一个事件发生的可能性的数值，通常表示为0到1之间的数。
如果一个事件是确定的，其概率为1；如果一个事件是不可能发生的，其概率为0。
条件概率与独立事件条件概率是指在某一条件下事件发生的概率。
如果两个事件的发生互不影响，则称这两个事件为独立事件。
概率分布概率分布描述了随机变量取各个可能值的概率。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
统计学基础统计学是通过收集、处理、分析、解释数据来得出结论的学科。
它帮助我们从数据中提取信息，做出决策。
描述性统计描述性统计涉及数据的收集、整理和展示，包括频数表、直方图、均值、中位数、众数、标准差等概念。
推断性统计推断性统计是从样本数据出发，对总体进行推断的方法。
它包括假设检验、置信区间、回归分析等内容。
参数估计参数估计是用样本统计量来估计总体参数的过程，分为点估计和区间估计两种。
假设检验假设检验是判断样本数据是否支持某个关于总体参数的假设的方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验等。
概率与统计的应用概率与统计在现代社会有着广泛的应用，例如在质量控制、市场调研、风险评估、医学研究等领域。
风险管理在金融领域，概率与统计用于评估投资风险和制定投资组合策略。
质量控制在工业生产中，统计过程控制（SPC）技术被用来监控生产过程，确保产品质量。
社会调查在社会调查中，统计学方法用于设计问卷、抽样、数据分析，以获取有关社会现象的可靠信息。
总结：概率与统计是现代科学研究不可或缺的工具，它们帮助我们理解和预测不确定性，为决策提供依据。
通过学习和应用这些知识，我们可以更好地理解世界，做出更明智的选择。
概率与统计基本知识点总结1.概率理论：概率的定义：概率是描述随机事件发生可能性的数值，通常用介于0和1之间的数表示。
概率的基本性质：概率值在0到1之间，且所有可能事件的概率之和为1事件的独立性：两个或多个事件相互独立，意味着一个事件的发生不受其他事件发生与否的影响。
加法法则：若A和B是两个事件，则它们联合发生的概率等于它们各自发生的概率之和减去它们同时发生的概率。
乘法法则：对于两个独立事件A和B，它们同时发生的概率等于它们各自发生的概率之积。
条件概率：事件A在事件B发生的条件下发生的概率，表示为P(A，B)。
贝叶斯定理：根据已知的条件概率，求解另一个条件概率的计算公式。
2.随机变量与概率分布：随机变量：将随机事件的结果映射到实数上的变量。
离散型随机变量：取有限个或可数个值的随机变量。
连续型随机变量：取任意实数值的随机变量。
概率分布：描述随机变量取各个值的概率的函数。
离散型概率分布：包括离散均匀分布、二项分布、泊松分布等。
连续型概率分布：包括连续均匀分布、正态分布、指数分布等。
期望：随机变量的平均值，反映其分布的中心位置。
方差：随机变量偏离其均值的程度，反映其分布的离散程度。
3.统计推断：总体与样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分个体。
参数与统计量：总体的数值特征称为参数，样本的数值特征称为统计量。
抽样分布：样本统计量的概率分布。
中心极限定理：在一定条件下，样本容量足够大时，样本的均值近似服从正态分布。
置信区间：用样本统计量作为总体参数的估计范围。
假设检验：通过对样本数据的分析，判断总体参数是否满足其中一种假设。
概率与统计题型归纳总结指南概率与统计题型归纳总结指南概率与统计是数学中的一个重要分支，它在各个领域都有广泛应用，如金融、医学、社会科学等。
掌握概率与统计的基本原理和技巧对于解决实际问题至关重要。
本文将对概率与统计的常见题型进行归纳总结，并提供一些解题技巧和实例，帮助读者更好地理解和应用相关知识。
1.基本概率题型基本概率题型是概率与统计最基础的题型之一，主要涉及事件的发生情况和概率的计算。
常见的基本概率题型包括计算事件的概率、互斥事件的概率、独立事件的概率等。
在解答这些题型时，可以利用概率公式和基本的计数原理来计算概率。
2.条件概率与贝叶斯定理条件概率与贝叶斯定理是概率与统计中的重要概念和工具，它们用于描述和计算在给定某些条件下的概率。
条件概率是指在已知事件B发生的情况下，事件A发生的概率。
贝叶斯定理则是基于条件概率，描述了在已知事件B发生的情况下，事件A发生的概率。
3.随机变量与概率分布随机变量是概率与统计中的重要概念，它是一个随机事件的结果输出。
概率分布则是随机变量取值的可能性的分布情况。
常见的概率分布包括离散概率分布（如伯努利分布、二项分布）和连续概率分布（如正态分布、指数分布）。
掌握随机变量和概率分布的特性和计算方法，对于进行概率与统计分析非常重要。
4.假设检验与置信区间假设检验与置信区间是统计推断中常用的方法，用于对总体参数进行估计和推断。
假设检验通常包括原假设和备择假设，通过计算样本数据的统计量，判断原假设是否成立。
置信区间则是对总体参数范围的估计，通过计算样本数据的统计量，给出一个包含总体参数的区间。
熟练掌握假设检验和置信区间的计算方法，对于分析实际问题具有很大帮助。
5.回归与相关分析回归与相关分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
回归分析用来建立两个或多个变量之间的数量关系，通过拟合回归模型，预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
相关分析则用来研究两个变量之间的线性关系，通过相关系数来度量变量之间的相关程度。
第1讲概率与统计(小题)热点一随机抽样1．随机抽样的各种方法中，每个个体被抽到的概率都是相等的．2．系统抽样又称“等距”抽样，被抽到的各个号码间隔相同．3．分层抽样满足：各层抽取的比例都等于样本容量在总体容量中的比例．例1(1)(2019·汉中联考)某机构对青年观众是否喜欢跨年晚会进行了调查，人数如下表所示：不喜欢喜欢男性青年观众3010女性青年观众3050现要在所有参与调查的人中用分层抽样的方法抽取n人做进一步的调研，若在“不喜欢的男性青年观众”的人中抽取了6人，则n等于()A．12 B．16 C．20 D．24(2)(2019·上饶联考)某校高三科创班共48人，班主任为了解学生高考前的心理状况，将学生按1至48的学号用系统抽样方法抽取8人进行调查，若抽到的最大学号为48，则抽到的最小学号为________．跟踪演练1(1)(2019·漳州质检)某工厂利用随机数表对生产的600个零件进行抽样测试，先将600个零件进行编号，编号分别为001,002，…，599,600从中抽取60个样本，如下提供随机数表的第4行到第6行：32 21 18 34 29 78 64 54 07 32 52 42 06 44 38 12 23 43 56 77 35 78 90 56 4284 42 12 53 31 34 57 86 07 36 25 30 07 32 86 23 45 78 89 07 23 68 96 08 0432 56 78 08 43 67 89 53 55 77 34 89 94 83 75 22 53 55 78 32 45 77 89 23 45若从表中第6行第6列开始向右依次读取3个数据，则得到的第6个样本编号为()A ．522B ．324C ．535D ．578(2)(2019·合肥质检)某工厂生产的A ，B ，C 三种不同型号的产品数量之比为2∶3∶5，为研究这三种产品的质量，现用分层抽样的方法从该工厂生产的A ，B ，C 三种产品中抽出样本容量为n 的样本，若样本中A 型产品有10件，则n 的值为( ) A ．15 B ．25 C ．50 D ．60 热点二 用样本估计总体1．频率分布直方图中横坐标表示组距，纵坐标表示频率组距，频率＝组距×频率组距.2．频率分布直方图中各小长方形的面积之和为1. 3．利用频率分布直方图求众数、中位数与平均数 频率分布直方图中：(1)最高的小长方形底边中点的横坐标即众数． (2)中位数左边和右边的小长方形的面积和相等．(3)平均数是频率分布直方图的“重心”，等于频率分布直方图中每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和．4．对于其他的统计图表，要注意结合问题背景分析其所表达的意思，进而解决所给问题． 例2 (1)(2019·厦门质检)下图是某公司2018年1月至12月空调销售任务及完成情况的气泡图，气泡的大小表示完成率的高低，如10月份销售任务是400台，完成率为90%，则下列叙述不正确的是( )A ．2018年3月的销售任务是400台B ．2018年月销售任务的平均值不超过600台C ．2018年第一季度总销售量为830台D ．2018年月销售量最大的是6月份(2)(2019·临沂质检)已知8位学生的某次数学测试成绩的茎叶图如图，则下列说法正确的是( )A ．众数为7B ．极差为19C．中位数为64.5 D．平均数为64跟踪演练2(1)已知某高中的一次测验中，甲、乙两个班级的九科平均分的雷达图如图所示，下列判断错误的是()A．乙班的理科综合成绩强于甲班B．甲班的文科综合成绩强于乙班C．两班的英语平均分分差最大D．两班的语文平均分分差最小(2)(2019·黄冈模拟)学校为了了解新课程标准提升阅读要求对学生阅读兴趣的影响情况，随机抽取了100名学生进行调查．根据调查结果绘制学生周末阅读时间的频率分布直方图如图所示：将阅读时间不低于30分钟的学生称为“阅读霸”，则下列命题正确的是()A．抽样表明，该校约有一半学生为阅读霸B．该校只有50名学生不喜欢阅读C．该校只有50名学生喜欢阅读D．抽样表明，该校有50名学生为阅读霸热点三变量间的相关关系、统计案例高考中解决变量间的相关关系问题时需注意：(1)回归直线一定过样本点的中心(x，y)．(2)随机变量K2的观测值k越大，说明“两个变量有关系”的可能性越大．例3(1)(2019·皖江联考)某单位为了了解用电量y(度)与气温x(℃)之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：气温x (℃) 18 13 10 －1 用电量y (度)24343864由表中数据得线性回归方程y ^＝b ^x ＋a ^中b ^＝－2，预测当温度为－5 ℃时，用电量的度数约为( )A ．64B ．66C ．68D ．70(2)某研究型学习小组调查研究学生使用智能手机对学习的影响，部分统计数据如下表：使用智能手机不使用智能手机总计 学习成绩优秀 4 8 12 学习成绩不优秀16 2 18 总计201030附表：P (K 2≥k 0)0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 02.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828经计算K 2的观测值k ＝10，则下列选项正确的是( ) A ．有99.5%的把握认为使用智能手机对学习有影响 B ．有99.5%的把握认为使用智能手机对学习无影响 C ．有99.9%的把握认为使用智能手机对学习有影响 D ．有99.9%的把握认为使用智能手机对学习无影响跟踪演练3 (1)(2019·长春质检)某运动制衣品牌为了成衣尺寸更精准，现选择15名志愿者，对其身高和臂展进行测量(单位：厘米)，上图为选取的15名志愿者身高与臂展的折线图，下图为身高与臂展所对应的散点图，并求得其回归方程为y ^＝1.16x －30.75，以下结论中不正确的为( )A ．15名志愿者身高的极差小于臂展的极差B ．15名志愿者身高和臂展成正相关关系C ．可估计身高为190厘米的人臂展大约为189.65厘米D ．身高相差10厘米的两人臂展都相差11.6厘米(2)(2019·泸州模拟)随着国家二胎政策的全面放开，为了调查一线城市和非一线城市的二胎生育意愿，某机构用简单随机抽样方法从不同地区调查了100位育龄妇女，结果如下表．非一线城市一线城市 总计 愿生 45 20 65 不愿生 13 22 35 总计5842100附表：P (K 2≥k 0)0.100 0.050 0.010 0.001 k 02.7063.8416.63510.828由K 2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )计算得，K 2的观测值k ＝100×(45×22－20×13)258×42×35×65≈9.616，参照附表，得到的正确结论是( )A ．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“生育意愿与城市级别有关”B ．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“生育意愿与城市级别无关”C ．有99%以上的把握认为“生育意愿与城市级别有关”D ．有99%以上的把握认为“生育意愿与城市级别无关”真题体验1．(2019·全国Ⅰ，文，6)某学校为了解1 000名新生的身体素质，将这些学生编号为1,2，…，1 000，从这些新生中用系统抽样方法等距抽取100名学生进行体质测验．若46号学生被抽到，则下面4名学生中被抽到的是()A．8号学生B．200号学生C．616号学生D．815号学生2．(2018·全国Ⅰ，文，3)某地区经过一年的新农村建设，农村的经济收入增加了一倍，实现翻番．为更好地了解该地区农村的经济收入变化情况，统计了该地区新农村建设前后农村的经济收入构成比例，得到如下饼图：则下面结论中不正确的是()A．新农村建设后，种植收入减少B．新农村建设后，其他收入增加了一倍以上C．新农村建设后，养殖收入增加了一倍D．新农村建设后，养殖收入与第三产业收入的总和超过了经济收入的一半3．(2018·全国Ⅲ，文，14)某公司有大量客户，且不同年龄段客户对其服务的评价有较大差异．为了解客户的评价，该公司准备进行抽样调查，可供选择的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，则最合适的抽样方法是________．押题预测1．某市气象部门根据2018年各月的每天最高气温平均值与最低气温平均值(单位：℃)数据，绘制如下折线图：那么，下列叙述错误的是( )A ．各月最高气温平均值与最低气温平均值总体呈正相关B ．全年中，2月份的最高气温平均值与最低气温平均值的差值最大C ．全年中各月最低气温平均值不高于10 ℃的月份有5个D ．从2018年7月至12月该市每天最高气温平均值与最低气温平均值都呈下降趋势 2．给出如下列联表患心脏病 患其他病 总 计 高血压 20 10 30 非高血压 30 50 80 总 计5060110P (K 2≥10.828)≈0.001，P (K 2≥6.635)≈0.010，参照公式k ＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )，得到的正确结论是( )A ．有99%以上的把握认为“高血压与患心脏病无关”B ．有99%以上的把握认为“高血压与患心脏病有关”C ．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“高血压与患心脏病无关”D ．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“高血压与患心脏病有关” 3．某设备的使用年数x 与所支出的维修总费用y 的统计数据如下表：使用年数x (单位：年) 2 3 4 5 6 维修总费用y (单位：万元)1.54.55.56.57.5根据上表可得线性回归方程为y ^＝1.4x ＋a ^.若该设备维修总费用超过12万元就报废，据此模型预测该设备最多可使用________年．A 组 专题通关1．(2019·河北省五个一名校联盟联考)经调查，某市骑行共享单车的老年人、中年人、青年人的比例为1∶3∶6，用分层抽样的方法抽取了一个容量为n 的样本进行调查，其中中年人数为12人，则n 等于( ) A ．30 B ．40 C ．60D ．802．某校李老师本学期负责高一甲、乙两个班的数学课，两个班都是50个学生，如图反映的是两个班的本学期5次数学测试中的班级平均分对比情况，根据图中信息，下列结论不正确的是( )A ．甲班的数学平均成绩高于乙班B ．乙班的数学成绩没有甲班稳定C ．下次测试乙班的数学平均分高于甲班D ．在第1次测试中，甲、乙两个班总平均分为783．(2019·全国Ⅲ)《西游记》《三国演义》《水浒传》和《红楼梦》是中国古典文学瑰宝，并称为中国古典小说四大名著．某中学为了解本校学生阅读四大名著的情况，随机调查了100位学生，其中阅读过《西游记》或《红楼梦》的学生共有90位，阅读过《红楼梦》的学生共有80位，阅读过《西游记》且阅读过《红楼梦》的学生共有60位，则该校阅读过《西游记》的学生人数与该校学生总数比值的估计值为( ) A ．0.5 B ．0.6 C ．0.7 D ．0.84．某学校为落实学生掌握社会主义核心价值观的情况，用系统抽样的方法从全校2 400名学生中抽取30人进行调查．现将2 400名学生随机地从1～2 400编号，按编号顺序平均分成30组(1～80号，81～160号，…，2 321～2 400号)，若第3组与第4组抽出的号码之和为432，则第6组抽到的号码是( ) A ．416 B ．432 C ．448 D ．4645．(2019·郑州质检)若1,2,3,4，m (m ∈R )这五个数的平均数等于其中位数，则m 等于( ) A ．0或5 B ．0或52 C ．5或52 D ．0或5或526．(2019·长春质检)下列命题：①在线性回归模型中，相关指数R 2表示解释变量x 对于预报变量y 的贡献率，R 2越接近于1，表示回归效果越好；②两个变量相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于1；③在线性回归方程y ^＝－0.5x ＋2中，当解释变量x 每增加一个单位时，预报变量y ^平均减少0.5个单位；④对分类变量X 与Y ，它们的随机变量K 2的观测值k 来说，k 越小，“X 与Y 有关系”的把握程度越大．其中正确命题的个数是( ) A ．1 B ．2 C ．3 D ．47．(2019·衡水质检)某校进行了一次创新作文大赛，共有100名同学参赛，经过评判，这100名参赛者的得分都在[40,90]之间，其得分的频率分布直方图如图所示，则下列结论错误的是( )A ．得分在[40,60)之间的共有40人B ．从这100名参赛者中随机选取1人，其得分在[60,80)的概率为0.5C ．估计得分的众数为55D ．这100名参赛者得分的中位数为658．(2019·济宁模拟)如图为某市国庆节7天假期的楼房认购量与成交量的折线图，小明同学根据折线图对这7天的认购量(单位：套)与成交量(单位：套)作出如下判断：①日成交量的中位数是16；②日成交量超过日平均成交量的有2天；③认购量与日期正相关；④10月7日认购量的增幅大于10月7日成交量的增幅．则上述判断正确的个数为( )A ．0B ．1C ．2D ．39．(2019·广东天河区普通高中测试)为保证树苗的质量，林业管理部门在每年3月12日植树节前都对树苗进行检测，现从甲、乙两种树苗中各抽测了10株树苗的高度(单位：cm)，其茎叶图如图所示，则下列描述正确的是( )A ．甲种树苗的平均高度大于乙种树苗的平均高度，甲种树苗比乙种树苗长得整齐B ．甲种树苗的平均高度大于乙种树苗的平均高度，乙种树苗比甲种树苗长得整齐C ．乙种树苗的平均高度大于甲种树苗的平均高度，乙种树苗比甲种树苗长得整齐D ．乙种树苗的平均高度大于甲种树苗的平均高度，甲种树苗比乙种树苗长得整齐10．利用独立性检验的方法调查大学生的性别与爱好某项运动是否有关，通过随机询问110名不同的大学生是否爱好该项运动，得出2×2列联表，由计算可得K 2≈8.806.P (K 2≥k 0)0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 02.7063.8415.0246.6357.87910.828参照附表，得到的正确结论是( )A ．有99.5%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”B ．有99.5%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”C ．在犯错误的概率不超过0.05%的前提下，认为“爱好该项运动与性别有关”D ．在犯错误的概率不超过0.05%的前提下，认为“爱好该项运动与性别无关”11．已知变量x ，y 之间的线性回归方程为y ^＝－0.7x ＋10.3，且变量x ，y 之间的一组数据如下表所示，则下列说法中错误的是( )x 6 8 10 12 y6m32A.变量x ，y 之间呈现负相关关系 B ．可以预测当x ＝20时，y ^＝－3.7 C ．m ＝4D ．由表格数据知，该回归直线必过点(9,4)12．(2019·江淮质检)为了了解户籍、性别对生育二胎选择倾向的影响，某地从育龄人群中随机抽取了容量为100的调查样本，其中城镇户籍与农村户籍各50人；男性60人，女性40人，绘制不同群体中倾向选择生育二胎与倾向选择不生育二胎的人数比例图(如图所示)，其中阴影部分表示倾向选择生育二胎的对应比例，则下列叙述中错误的是( )A ．是否倾向选择生育二胎与户籍有关B ．是否倾向选择生育二胎与性别有关C ．倾向选择生育二胎的人员中，男性人数与女性人数相同D ．倾向选择不生育二胎的人员中，农村户籍人数少于城镇户籍人数13．(2019·河南省九师联盟质检)为了了解世界各国的早餐饮食习惯，现从由中国人、美国人、英国人组成的总体中用分层抽样的方法抽取一个容量为m 的样本进行分析．若总体中的中国人有400人、美国人有300人、英国人有300人，且所抽取的样本中，中国人比美国人多10人，则样本容量m ＝________.14．某班40名学生参加普法知识竞赛，成绩都在区间[40,100]内，其频率分布直方图如图所示，则成绩不低于60分的人数为________．15．(2019·成都模拟)节能降耗是企业的生存之本，树立一种“点点滴滴降成本，分分秒秒增效益”的节能意识，以最好的管理，来实现节能效益的最大化．为此某国企进行节能降耗技术改造，下面是该国企节能降耗技术改造后连续五年的生产利润：年号1 2 3 4 5 年生产利润y (单位：千万元)0.70.811.11.4预测第8年该国企的生产利润约为________千万元．参考公式及数据：b ^＝∑i ＝1n(x i －x )(y i －y )∑i ＝1n(x i －x )2＝∑i ＝1nx i y i －n x y∑i ＝1nx 2i －n x2；a ^＝y －b ^x ，∑i ＝15(x i －x )(y i－y )＝1.7， i ＝15(x i －x )2＝10.根据该折线图，下列结论正确的是________(填序号)． ①月接待游客量逐月增加；②年接待游客量逐年增加； ③各年的月接待游客量髙峰期大致在7,8月份；④各年1月至6月的月接待游客量相对7月至12月，波动性更小，变化比较平稳．B 组 能力提高17.(2019·葫芦岛模拟)近日，据媒体报道称，“杂交水稻之父”袁隆平及其团队培育的超级杂交稻品种“湘两优900(超优千号)”再创亩产世界纪录，经第三方专家测产，该品种的水稻在实验田内亩产1 203.36公斤．中国工程院院士袁隆平在1973年率领科研团队开启了杂交水稻王国的大门，在数年的时间内就解决了十多亿人的吃饭问题，有力回答了世界“谁来养活中国”的疑问.2012年，在袁隆平的实验田内种植了A ，B 两个品种的水稻，为了筛选出更优的品种，在A ，B 两个品种的实验田中分别抽取7块实验田，如图所示的茎叶图记录了这14块实验田的亩产量(单位：10 kg)，通过茎叶图比较两个品种的平均数及方差，并从中挑选一个品种进行以后的推广，有如下结论：①A 品种水稻的平均产量高于B 品种水稻，推广A 品种水稻；②B 品种水稻的平均产量高于A 品种水稻，推广B 品种水稻；③A 品种水稻的产量比B 品种水稻更稳定，推广A 品种水稻；④B 品种水稻的产量比A 品种水稻更稳定，推广B 品种水稻；其中正确结论的编号为( )A ．①②B ．①③C ．②④D ．①④18．(2019·南昌模拟)已知具有线性相关的五个样本点A 1(0,0)，A 2(2,2)，A 3(3,2)，A 4(4,2)，A 5(6,4)，用最小二乘法得到回归直线l 1：y ^＝b ^x ＋a ^，过点A 1，A 2的直线l 2：y ＝mx ＋n ，那么下列说法中，正确的有________．(填序号) ①m >b ^，a ^>n ； ②直线l 1过点A 3；③∑i ＝15(y i －b ^x i －a ^)2≥∑i ＝15 (y i －mx i －n )2； ④∑i ＝15|y i －b ^x i －a ^|≥∑i ＝15|y i －mx i －n |.⎝ ⎛⎭⎪⎪⎫参考公式：b ^＝∑i ＝1nx i y i－n x y ∑i ＝1nx 2i－n x 2= ∑i ＝1n(x i－x )(y i－y )∑i ＝1n(x i－x )2，a ^＝y －b ^x。
